1. Открыть файл Регрессия 1.
2. Для осуществления прогноза нужно построить базовую линию. Для этого:
а) ввести в ячейку А4 заголовок «Базовая линия»;
б) выделить ячейки В4:К4;
в) выполнить команды:
Вставка Þ Функция Þ Статистические Þ ТЕНДЕНЦИЯ Þ ОК.
г) ввести параметры:
известные_значения_y В3:К3
известные_значения_x В2:К2
д) для ввода формулы во все выделенные ячейки (В4:К4) одновременно нажать клавиши Ctrl+Shift+Enter. В результате получим табл. 4.3.4.
Таблица 4.3.4
A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | |
Вычисление коэффициентов регрессии | |||||||||||
Число автомобилей | |||||||||||
Реальные затраты, у.е. | 6,5 | 8,5 | |||||||||
Базовая линия | 3,127 | 4,188 | 5,248 | 6,309 | 7,370 | 8,430 | 9,491 | 10,552 | 11,612 | 12,673 |
В четвертой строке распечатаны значения у, вычисленные функцией ТЕНДЕНЦИЯ. Так как число наблюдений невелико, имеются отклонения от экспериментальных значений у. Можно видеть, что значение у* в табл. 4.3.4 практически совпадает со значением; у* из табл. 4.3.2.
|
|
3. Прогнозирование затрат для 11 автомашин.
3.1.Ввести в ячейку L2 число 11.
3.2. Активизировать ячейку L4.
3.3 Выполнить команды:
Вставка Þ Функция Þ Статистические Þ ТЕНДЕНЦИЯ Þ ОК.
3.4. Ввести:
известные_значения_y В3:К3
известные_значения_x В2:К2
новые_значения_x L2
ОК.
В ячейке L4 появится прогноз затрат для 11 машин (13,733 у.е).
4. Прогнозирование затрат для 13 машин.
4.1. Вводим в ячейку М2 число 12, в N2 - число 13.
4.2.Формулу в ячейке L4 подготовим к копированию. Запишем ее в виде =ТЕНДЕНЦИЯ($ВЗ: $КЗ;$В2: $K2;L2).
4.3. Скопируем формулу в ячейки M4:N4, получаем значения 14,794 у.е. и 15,855 у.е.
Составление нелинейного прогноза. Функция РОСТ
Синтаксис этой функции аналогичен синтаксису функции ТЕНДЕНЦИЯ:
=РОСТ(известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;конст)
Задание 3
Менеджер по продажам книг, анализируя продажу одной из книг, получил следующую статистику (табл. 4.3.5).
Ему нужно принять решение, сколько книг следует заказать на 3 следующих недели.
Таблица 4.3.5
Неделя | Число проданных книг |
Характер изменения спроса за последние недели показывает, что функция спроса имеет нелинейный характер. Воспользуемся функцией РОСТ.
Решение
1. Заполнить ячейки А3:В12 табл. 4.3.6.
Таблица 4.3.6
А | В | С | |
Анализ спроса на книги | |||
Фактический спрос | Неделя | Прогноз | |
0,95 | |||
1,67 | |||
2,95 | |||
5,20 | |||
9,17 | |||
16,17 | |||
28,51 | |||
50,28 | |||
88,67 | |||
156,37 | |||
275,75 | |||
486,28 | |||
857,54 |
2. Построить базовую линию:
|
|
2.1. Выделить С3:С12
2.2. Вставка Þ Функция Þ Статистические Þ РОСТ Þ ОК.
2.3. Ввести:
известные_значения_y А3:А12
известные_значения_x В3:В12
2.4. Ctrl+Shift+Enter.
3. Прогнозирование
Функция РОСТ позволяет осуществить прогнозирование для массива данных. Поэтому:
3.1. Ввести в ячейки В12:В15 числа 11, 12, 13;
3.2. Выделить ячейки С13:С15;
3.3. Ввести формулу =РОСТ(АЗ:А12;ВЗ:В12;В13:В15);
3.4. Ctrl+Shift+Enter